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智慧安控 用心所以安心

2019.10.01

智慧用心 所以安心

盾心科技以智能安控的專業,和國網中心攜手合作,將在臺灣AI雲(Taiwan Computing Cloud, TWCC)上,合作百倍運算量目標,挑戰安全系統自動通報時幾近於零的誤報率,讓鏡頭不只是看見,還能精準地辨識畫面中的物體及行為;並增進可偵測距離,使攝影機能應用在更廣大視野的場域。提升國內人工智慧安控實力,讓危險無所遁形。​


探索奧秘

隨著「無圍牆校園」政策的推行,區隔學校邊界的高牆被替換成圍籬,學校與社區之間距離也被拉得更近,但另一方面家長們卻憂心起孩子們的安全…

以往對於監控的認知在於意外或傷害發生時,會在事後調閱監視畫面,以釐清當時發生的情況。但與其事後亡羊補牢,我們更期盼可以當下就降低每一個意外或傷害發生的可能。對於安防,讓被動監視化為主動預防,遠離危險的發生,是我們期待重建安全監控的意義。

盾心科技以智能安控的專業,和國網中心攜手合作,靠著人工智慧(AI)強打的電腦視覺(Computer Vision)和機器學習(Machine Learning),研發擁有自我學習與分析能力的影像辨識技術,而每一支攝影機背後的AI,都通過70億張影像的訓練,並使用TWCC臺灣AI雲平台可以快速平行運算的特點,將經歷近百萬小時運算的千錘百鍊,應用於AI主動辨識與察覺通報,讓危險無所遁形。

透過AI智慧訓練出來的鏡頭,能夠理解監視畫面中人物的動態行為,辨認物體異常行為,而非僅僅追蹤屏幕裡的物件線條或邊框的改變。例如只要有人做出翻牆動作,或在不對的時間或地點出沒,網路攝影機就會立即提報訊息,警報聲與影像同步到位,可連動到管理者或警衛手機,提示入侵者的精確位置,讓入侵者無所藏匿。

而且研發「學習型」人工智慧軟體,不斷精進辨識模型,能將傳統攝影機83%的誤報率,降到0.82%以下,準確度改善了100倍,使每次禁區闖入都能精準地被偵測並發出警告,讓鏡頭不只是看見、更要看得懂,讓監視成為最有意義的安全守護。


科技懶人包

小知識(1)-70億張影像
小知識(1)-70億張影像
小知識(2)-趨近100萬運算小時
小知識(2)-趨近100萬運算小時
小知識(3)-小於0.82%誤報率
小知識(3)-小於0.82%誤報率
小知識(4)-100倍的精準度提升
小知識(4)-100倍的精準度提升




 


新聞資訊

臺灣AI雲助盾心挑戰百倍運算 全面提升人工智慧安控實力

人工智慧應用爆發,也為安防偵測帶來另一個全新的層次。過去影像監控強調的是高解析度,現在加入人工智慧深度學習,追求的不只看得清楚,更要看得懂。專攻智能安全監控的新創公司盾心科技(Umbo CV),為更精進AI視覺核心演算法,與國家實驗研究院高速網路與計算中心(國研院國網中心)合作,將以臺灣AI雲(Taiwan Computing Cloud, TWCC)為後盾,協助其達成五年百倍的目標,將影像運算數從70億次擴增至7,000億次,挑戰系統自動通報時幾近於零的誤報率,讓鏡頭不只是看見,還能精準地辨識畫面中的物體及行為;並增進可偵測距離,使攝影機能應用在更廣大視野的場域...


合作夥伴

盾心科技

Umbo CV 專攻智能安全監控,研發擁有自我學習與分析能力的人工智慧軟體,並運用在安控攝影機上,教導攝影機判斷畫面中的物體與異常行為,以在事件發生第一時間進行通報。Umbo CV 也開發出AiCameras,用 AI 科技,改變了監控產業原本要用人眼 24 小時監看的模式。

http://www.umbocv.ai

地址:台北市內湖區瑞光路266號5樓
盾心科技柯智文共同創辦人

國網中心TWCC

TWCC是採用臺灣杉二號超級電腦為運算之雲端平台,以最新之容器化技術提供服務,透過優化過的AI軟體堆疊,開發人員可快速佈建開發環境,相較過往可增加40%的工作效率;同時支援大量調度節點與GPU,跨節點高速平行運算效能相較現行雲服務更增進30%。除提供快速運算能力、大量儲存空間及安全的網路外,此平台亦將整合國內各界發展之AI程式與工具、以及國內外重要資料集,彙集成為國內最大的模式市集與資料市集,提供產學研界更即時、更便利的運算服務。  

https://www.twcc.ai/
看得見的進步,來自超級電腦的速度

臺灣杉二號(TAIWANIA 2)

為AI超級電腦主機,共運用2,016個NVIDIA Tesla V100 32GB GPU,以9 PFLOPS(每秒執行9千兆次浮點運算)的優異效能

資料集平台

整合資料聚合、管理、展示等功能,開發結合高速計算可介接之資料處理框架,並透過多樣化資料處理工具,提供整合式資料媒合與資訊加值平台給資料提供者與使用者

AI數位學習平台

線上學習AI,透過篩選及系統化整理目前線上已有的AI相關學習資源,協助AI的知識普及化,進而促動產業AI化的發展